来源丨深蓝财经

DeepSeek又一次大规模招人。

9月8日，DeepSeek Harness团队负责人崔添翼发布了一则招聘信息，称DeepSeek开放约150个招聘名额，重点面向拥有2至10年工作经验的资深工程师。

与今年6月“所有部门规模至少扩大一倍”的综合招聘不同，这一次DeepSeek的招聘方向出现了一个非常明显的变化：约150个岗位，全部集中在工程落地方向，没有一个AI研究类岗位。

从岗位来看，此次招聘主要分为两大序列。

一类是服务端开发工程师，覆盖大模型研究平台、Agent框架组件、研发效率基建、DeepSeek API、线上服务、数据工程六大方向；另一类则是Agent弹性计算研发工程师，涉及平台开发和底层系统。

工作地点则以北京为主，部分岗位可选择杭州。

对于一家此前长期以“小团队、高人才密度”著称的AI公司来说，150人的扩招并不算小。

但更值得注意的，恰恰不是人数，而是DeepSeek这一次在招什么人。

01

从“造模型”到“把模型跑起来”

过去两年，DeepSeek最受关注的始终是模型能力。

从DeepSeek-V4，到今年围绕Agent展开的新一轮招聘，外界对DeepSeek的想象，很大程度上仍停留在“下一代模型什么时候发布”。

但从最新招聘名单看，DeepSeek正在把大量资源投入到模型之外。

尤其是Agent弹性计算，已经成为此次招聘的核心方向之一。

这意味着，当AI模型能力逐渐成熟之后，DeepSeek面对的问题正在发生变化：模型能不能做出来，可能已经不是唯一的问题；更现实的问题是，如何让越来越多的模型、Agent、训练任务和用户请求稳定、高效、低成本地运行起来。

崔添翼在公开招聘信息中解释称，随着数据、机器和容器、训练任务、评测任务、Agent环境、用户以及请求量不断增加，系统复杂度正在快速上升。

换句话说：DeepSeek现在缺的，可能已经不是一个更聪明的研究员，而是一批能够把复杂系统真正“扛起来”的工程师。

这也是这轮招聘最值得关注的信号。

02

Agent，正在成为DeepSeek的新主战场

实际上，DeepSeek的这一变化并非突然出现。

从崔添翼在今年3月加入DeepSeek的Harness团队担任负责人，就可见端倪。

说起来，崔添翼是梁文峰的学弟，他在计算机学院读本科时，梁文锋正在浙大的信息与通信工程专业读研究生。

崔添翼也是一位天才少年。大学四年，他代表浙江大学先后6次斩获ACM国际大学生程序设计竞赛亚洲分区赛金牌。

2013年毕业之际，崔添翼被量化巨头Jane Street Capital香港分公司录取为助理量化研究员，年薪逾百万元。此后，崔添翼在Jane Street Capital一干就是9年，而这期间，梁文锋成立了幻方量化。

2022年走上了一条相似的创业道路——联合创立量化交易机构TSY Capital，致力于研发全球股票市场的系统化量化交易策略，团队成员同样来自各个名校。今年2月，崔添翼离开TSY Capital，同年3月加入DeepSeek Harness团队。

Harnes是做什么的呢？据媒体报道，成立初期，Harness方向是编程智能体产品，内部对标Anthropic旗下的Claude Code。

在DeepSeek的官方招聘信息中，还给出了一个更官方的答案：“Model+Harness=Agen”，并表示：“模型只是Agent的“灵魂”，而Harness负责让Agent理解环境、调用工具，并在真实环境中持续工作。”

换句话说，DeepSeek正在试图把模型能力转化成真正能够被大量用户调用的AI基础设施和Agent系统。而Harness是DeepSeek把Agent战略落到工程层的基础设施。

因此，Harness的扩张是必然的。6月下旬，崔添翼就曾在社交平台发文称，作为一个新成立的部门，DeepSeek Harness团队目标宏大且工作繁重，目前人员仍然非常紧缺，“我每天都在面试，也在各个平台发布些招聘小广告”。

03

“算力”也正在成为DeepSeek的新战场

更值得注意的是，DeepSeek今年还出现了一个过去很难想象的招聘方向——IDC数据中心团队。

今年6月，DeepSeek官网出现IDC设计规划工程师岗位，招聘要求涉及电气、暖通、自动化、能源、土木等专业，并提出参与从MW（兆瓦）到GW（吉瓦）级基础设施规划与建设。

8月，这一招聘进一步引发关注：DeepSeek开始招募包括土木工程师在内的传统基础设施人才，工作地点涉及北京、杭州和内蒙古乌兰察布。

这意味着，DeepSeek的“变重”并不只体现在人员数量上。

它正在从一家主要依靠算法和模型能力突围的AI公司，逐渐向模型、Agent、API、算力、数据中心以及工程基础设施延伸。

这背后其实是整个AI行业正在发生的变化：

过去AI公司比的是谁的模型更强；现在开始比的是，谁能让模型更稳定、更便宜、更大规模地服务用户。

这也解释了，为什么这次的招聘，150个岗位里“没有研究员”这一反常现象。

因为，DeepSeek下一阶段的竞争重点，或许要从“谁先做出更强的模型”，转向“谁能把AI真正变成一个高效率运行的系统”。

放大到整个AI行业来看，模型战争还没有结束，但工程化战争已经开始了。